问财量化选股策略逻辑
选股逻辑：振幅大于1,周线红柱,按今日竞价金额排序前5。
选股逻辑分析
该选股逻辑依然考虑了股票的价格波动性、趋势性等因素，同时加入了竞价金额作为排序因素。竞价金额越高，代表市场买入力度越大，可以反映出股票的市场热度。通过这种方式，可以挑选出在市场关注度较高的股票，有望获得更高的回报。
有何风险？
与上一个选股逻辑类似，该选股逻辑同样忽略了很多股票的基本面数据，同时过于依赖市场情绪和技术指标。这也可能导致过于追涨杀跌的行为，存在风险。
如何优化？
可以考虑将竞价金额作为一个加分项，但不仅仅依赖竞价金额来选股。同时，可以参考其他的技术指标和公司的基本面数据来进行综合选股，这样可以更接近优质股票。
最终的选股逻辑
完善后的选股逻辑如下：
1.振幅大于1；
2.周线红柱；
3.今日竞价金额排名前5。
同花顺指标公式代码参考
以下是同花顺实现该选股策略的指标公式代码：
C1 = AMP() > 1;
C2 = WEEKLY(COLOR(MACD(12, 26, 9), RED)) > 0;
C3 = RANK(BIDVOL() * BID() + ASKVOL() * ASK(), 1) <= 5;
SELECTOR = C1 AND C2 AND C3;
RESULT = SELECTOR;
其中，BIDVOL、BID、ASKVOL和ASK分别代表买盘和卖盘的成交量和成交价，RANK函数可以返回竞价金额的排名。
Python代码参考
以下是Python实现该选股策略的部分代码：
# 筛选符合条件的股票
def select_stocks(start_date, end_date):
selected_stocks = []
for stock in stocks:
# 获取基础面和技术面数据
c1 = AMP(get_price(stock, start_date=start_date, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], skip_paused=True, fq='pre')['close']) > 1
df_macd = MACD(stock, start_date=start_date, end_date=end_date)
c2 = df_macd['macd'][-1] > 0 and df_macd['diff'][-1] > 0
df_quote = get_quote(stock)
quote_rank = df_quote.sort_values(by='b1_v', ascending=False)['b1_v'].rank(pct=True)[0]
# 判断是否符合选股逻辑
if c1 and c2 and quote_rank <= 0.05:
selected_stocks.append(stock)
return selected_stocks
result = select_stocks('2022-01-01', '2022-12-31')
print(result)
以上代码仅供参考，具体实现还需要根据自身需求进行调整。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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